Qwen3.7 Max कोडिंग, उत्पादकता, लंबे समय तक चलने वाले एजेंटों, गहरी सोच, उपकरण और 1M-टोकन संदर्भ के लिए एक प्रमुख टेक्स्ट मॉडल है।
Alibaba Cloudपाठ निर्माण1M कॉन्टेक्स्टरिलीज 21 मई 2026Singaporeस्वामित्व वाला एंडपॉइंटQwen3.7 Max कोडिंग, उत्पादकता, लंबे समय तक चलने वाले एजेंटों, गहरी सोच, उपकरण और 1M-टोकन संदर्भ के लिए एक प्रमुख टेक्स्ट मॉडल है।
टेक्स्ट इनपुट, enable_thinking और thinking_budget के साथ सोच मोड, फ़ंक्शन कॉलिंग और तीन अंतर्निहित टूल का समर्थन करता है: tool_web_search, tool_web_extractor और tool_code_interpreter। प्रत्येक अंतर्निहित टूल कॉल $0.02 को लागू करने पर जोड़ता है। थिंकिंग टोकन को आउटपुट टोकन के रूप में बिल किया जाता है।
इस नाम से भी जाना जाता है Alibaba Cloud Qwen3.7 Max
qwen3-7-max/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/qwen3-7-max:generateContentqwen3.7-maxEmpirioLabs कैटलॉग से लाइव pay-as-you-go दरें। आप सिर्फ उतना ही भुगतान करते हैं जितना उपयोग करते हैं, कोई मासिक न्यूनतम नहीं।
Qwen3.7 Max OpenAI-संगत Chat Completions API देता है। किसी भी OpenAI SDK को अपनी EmpirioLabs API key के साथ https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करें और model id qwen3-7-max उपयोग करें। EmpirioLabs डैशबोर्ड से API key प्राप्त करें।
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3-7-max",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.empiriolabs.ai/v1",
api_key="YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen3-7-max",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)EmpirioLabs पर Qwen3.7 Max API द्वारा समर्थित request पैरामीटर। फ़ील्ड छोड़ने पर डिफ़ॉल्ट मान लागू होते हैं।
| पैरामीटर | प्रकार | डिफॉल्ट | रेंज / मान | विवरण |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 0.7 | 0 से 2 | नमूना तापमान। 0 नियतात्मक है और 2 अधिकतम यादृच्छिकता है। |
| top_p | number | 0.9 | 0 से 1 | नाभिक नमूनाकरण संभाव्यता द्रव्यमान। कम मान आउटपुट को अधिक केंद्रित बनाते हैं। |
| max_tokens | number | 4096 | 1 से 65536 | अधिकतम आउटपुट टोकन। |
| stop | string | - | - | 4 स्ट्रिंग्स तक जहां मॉडल आगे टोकन उत्पन्न करना बंद कर देगा। |
| enable_thinking | boolean | true | - | उत्तर देने से पहले तर्क सक्षम करें। |
| reasoning_effort | enum | medium | none, low, medium, high, max | तर्क प्रयास स्तर। कोई भी सोच को अक्षम नहीं करता है। निम्न, मध्यम, उच्च और अधिकतम सेट चयनित मॉडल के आकार के बाउंड थिंकिंग बजट। |
| thinking_budget | number | 32768 | 1 से 64000 | सोच सक्षम होने पर तर्क के लिए आरक्षित अधिकतम टोकन। |
| tool_web_search | boolean | false | - | वास्तविक समय की जानकारी के लिए वेब पर खोजें. प्रत्येक आह्वान किए गए कॉल के लिए अनुरोध लागत में $0.02 जोड़ता है. |
| tool_web_extractor | boolean | false | - | URL से सामग्री निकालें और पढ़ें। वेब खोज और सोच की आवश्यकता है। प्रत्येक आह्वान किए गए कॉल के लिए अनुरोध लागत में $0.02 जोड़ता है। |
| tool_code_interpreter | boolean | false | - | सैंडबॉक्स में पायथन कोड चलाएं। सोचने की आवश्यकता है। प्रत्येक आह्वान किए गए कॉल के लिए अनुरोध लागत में $0.02 जोड़ता है। |
| disable_formatting | boolean | false | - | समर्थित स्रोत स्वरूपण के बिना EmpirioLabs प्रदाता-शैली आउटपुट लौटाएं। |
| response_format | enum | - | - | आउटपुट को वैध JSON तक सीमित करें। किसी भी JSON ऑब्जेक्ट के लिए JSON मोड का उपयोग करें, या सटीक प्रतिक्रिया आकार को बाध्य करने के लिए JSON स्कीमा की आपूर्ति करें। |
केवल पाठ इनपुट। वेब खोज, वेब एक्सट्रैक्टर और कोड दुभाषिया वैकल्पिक अंतर्निहित उपकरण हैं जो tool_* मापदंडों के माध्यम से उजागर होते हैं। प्रत्येक अंतर्निहित टूल कॉल को लागू करने पर $0.02 जोड़ता है। थिंकिंग टोकन को आउटपुट टोकन के रूप में बिल किया जाता है।
When this model invokes built-in tools inside a single request, the response carries a normalized usage.tool_usage map alongside the token counts. Tool counts are already factored into cost_usd and are surfaced for transparency.
:variant1
केवल पाठ इनपुट। वेब खोज, वेब चिमटा और कोड दुभाषिया वैकल्पिक अंतर्निहित उपकरण हैं जो tool_* मापदंडों के माध्यम से उजागर होते हैं। प्रत्येक अंतर्निहित टूल कॉल $0.01 को लागू करने पर जोड़ता है। थिंकिंग टोकन को आउटपुट टोकन के रूप में बिल किया जाता है।
वेरिएंट Qwen3.7 Max के वैकल्पिक संस्करण हैं जिनकी अपनी model id होती है। वेरिएंट के अनुसार serving region, कीमतें या समर्थित पैरामीटर अलग हो सकते हैं; बाकी सब वैसा ही काम करता है।
qwen3-7-max:variant1EmpirioLabs पर Qwen3.7 Max का बिल उपयोग के अनुसार बनता है: इनपुट $2.50 प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन; उत्पादन $7.50 प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन; वेब खोज $0.02 प्रति कॉल जब लागू किया जाता है। इस पेज की लाइव दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।
Qwen3.7 Max 1M टोकन की context window समर्थित करता है, प्रति उत्तर अधिकतम 65,536 आउटपुट टोकन के साथ।
हां। Qwen3.7 Max OpenAI-संगत Chat Completions API देता है, इसलिए मौजूदा OpenAI SDKs base_url को https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करके और model id qwen3-7-max रखकर काम करते हैं।
Qwen3.7 Max 2 model ids के रूप में उपलब्ध है: डिफ़ॉल्ट qwen3-7-max और qwen3-7-max:variant1 (China)। वेरिएंट serving region, कीमतों या समर्थित पैरामीटरों में अलग हो सकते हैं; हर एक की दर तालिका इसी पेज पर है।
हां। EmpirioLabs playground ब्राउज़र में Qwen3.7 Max को उन्हीं पैरामीटरों के साथ चलाता है जो API देता है, ताकि आप कोड लिखने से पहले prompt आज़मा सकें।
EmpirioLabs खाता बनाएं, फिर डैशबोर्ड में API Keys में key जनरेट करें। बिलिंग pay-as-you-go क्रेडिट से होती है, इसलिए आप सिर्फ अपनी requests का भुगतान करते हैं।
हमारे मूल्य निर्धारण की जाँच करें या यदि आप चाहते हैं कि आपका अपना मॉडल हमारे स्टैक पर तैनात किया जाए, तो पहुंचें।
